• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권2호
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• pp.215-225
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• 2024

With the rapid development of Internet of Things (IoT) and big data technology, a large amount of data will be generated during the operation of related industries. How to classify the generated data accurately has become the core of research on data mining and processing in IoT industry chain. This study constructs a classification model of IoT industry chain based on improved random forest algorithm and text analysis, aiming to achieve efficient and accurate classification of IoT industry chain big data by improving traditional algorithms. The accuracy, precision, recall, and AUC value size of the traditional Random Forest algorithm and the algorithm used in the paper are compared on different datasets. The experimental results show that the algorithm model used in this paper has better performance on different datasets, and the accuracy and recall performance on four datasets are better than the traditional algorithm, and the accuracy performance on two datasets, P-I Diabetes and Loan Default, is better than the random forest model, and its final data classification results are better. Through the construction of this model, we can accurately classify the massive data generated in the IoT industry chain, thus providing more research value for the data mining and processing technology of the IoT industry chain.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.248-249
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• 2015

언제 어디서나 통신을 제공하는 환경에서 주변의 모든 사물에 통신 기술을 접목시키는 IoT(Internet of Things) 패러다임의 인터넷 기술이 도래하였고 클라우드 컴퓨팅은 대용량 데이터 처리기술에 대한 처리 및 서비스를 가능하게 한다. 이에 IoT와 이 데이터를 처리하는 클라우드 컴퓨팅이 융합된 환경에서의 데이터의 처리 및 관리 측면에서 고신뢰성과 고성능을 보장하는 프레임워크를 제안하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.1559-1566
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• 2017

Recently in the IoT(Internet of Things) environment, a data collection in real-time through device's sensor has increased with an emergence of various devices. Collected data from IoT environment shows a large scale, non-uniform generation cycle and atypical. For this reason, the distributed processing technique is required to analyze the IoT sensor data. However if you do not consider the optimal scheduling for data and the processor of IoT in a distributed processing environment complexity increase the amount in assigning a task, the user is difficult to guarantee the QoS(Quality of Service) for the sensor data. In this paper, we propose APQTA(Adaptive Priority Queue-driven Task Allocation method for sensor data processing) to efficiently process the sensor data generated by the IoT environment. APQTA is to separate the data into job and by applying the priority allocation scheduling based on the deadline to ensure that guarantee the QoS at the same time increasing the efficiency of the data processing.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.127-133
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• 2021

산업용 IoT 환경에서 센서들은 감지하고 있는 대상의 데이터들을 연속으로 생성하며, IoT 게이트웨이에 전달한다. 따라서 대량의 실시간 센서 데이터를 관리하는 것은 IoT 게이트웨이에 필수적인 기능이며 이러한 센서 데이터를 관리하기 위해 키-값 스토리지 엔진들이 널리 사용되고 있다. 그러나 IoT 게이트웨이에 사용되는 키-값 스토리지 엔진들은 산업용 IoT 환경에서 생성되는 센서 데이터들의 특징을 고려하지 않고 있으며 이 때문에 제한된 성능을 보인다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 센서 데이터의 특징을 활용하여 키-값 스토리지 엔진을 최적화한다. 제안하는 최적화 기법은 키-값 스토리지 엔진의 입력인 키를 분리하여 계층적인 색인화 작업을 하는 것이다. 이를 통해 과도하게 발생하는 쓰기 증폭을 줄이며 성능을 향상 시킬 수 있다. 이러한 최적화 기법을 LevelDB에 구현하였으며, 제안하는 기법을 평가하기 위해 TPCx-IoT의 워크로드를 사용했다. 실험 결과에 따르면 제안하는 기법의 성능은 기존의 방법보다 21배 더 좋으며 이는 제안하는 기법이 산업용 IoT 환경에서 데이터 수집을 고속으로 처리할 수 있음을 보인다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제18권1호
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• pp.8-15
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• 2020

Internet-of-Things (IoT) technologies are used everywhere, and communication is one of its core and essential aspect. To solve the networking and communication of small IoT terminals, in this paper, a communication scheme based on low-cost WiFi is proposed, which also has the advantages of good compatibility and low power consumption. At the same time, it has a convenient one-key configuration mode, which reduces the technical requirements for operators. In this study, a communication protocol is designed that mainly aims at up to dozens of domestic IoT terminals, in which the amount of data is not large, data exchange is not high, and network is unstable. According to the alarm data, update data, and equipment or network fault, the protocol can respectively transmit in real time, regularly and repeatedly. This protocol is open and easy to integrate, and after cooperating with tiny encryption algorithm, information can be safely transmitted.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.310-318
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• 2018

최근 사물인터넷(IoT)의 등장으로 인터넷에 연결된 다양한 기기들에 의해 대규모의 데이터가 생성됨에 따라 빅데이터 분석의 중요성이 증가하고 있다. 특히 실시간으로 생성되는 대규모의 IoT 스트리밍 센서 데이터를 분석하여 새로운 의미 있는 미래 예측을 통해 다양한 서비스를 제공하는 것이 필요하게 되었다. 본 논문은 AWS를 활용하여 IoT 센서로부터 생성되는 스트리밍 데이터에 기반하여 실시간 실내 PM10 농도 예측 LSTM 모델을 제안한다. 또한 제안 모델에 따른 실시간 실내 PM10 농도 예측 서비스를 구축한다. 논문에 사용된 데이터는 PM10 IoT 센서로부터 24시간 동안 수집된 스트리밍 데이터이다. 이를 LSTM의 입력 데이터로 사용하기 위해 PM10 시계열 데이터로부터 30개의 연속된 값으로 이루어진 시퀀스 데이터로 변환한다. LSTM 모델은 바로 인접한 공간으로 이동해 가는 슬라이딩 윈도우 프로세스를 통하여 학습한다. 또한 모델의 성능 개선을 위해 24시간마다 수집한 스트리밍 데이터에 대해 점진적 학습 방법을 적용한다. 제안한 LSTM 모델의 성능을 평가하기 위해 선형회귀 모델 및 순환형 신경망(RNN) 모델과 비교한다. 실험 결과는 제안한 LSTM 예측 모델이 선형 회귀보다 700%, RNN 모델보다는 140% 성능 개선이 있음을 보여주었다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.60-71
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• 2019

스마트팜이나 스마트시티와 같은 IoT 시스템이 보편화되면, 많은 센서 노드들로부터 수집된 대량의 데이터가 인터넷 내 서버로 전송되기 때문에 네트워크 트래픽 폭증, 전달 지연, 서버 부하증가 문제가 발생한다. 이러한 문제를 완화하기 위해 IoT 시스템과 서버와 사이에 데이터를 저장하는 포그 컴퓨팅 개념이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 포그 노드의 소프트웨어 플랫폼을 구현하여 스마트팜(smart farm) 시험 구현물에 적용해 봄으로써, 포그 노드를 사용하는 경우 위에서 나열된 문제를 해결할 수 있음을 확인하였다. 포그 노드 플랫폼을 이용했을 때 IoT 장치를 제어하는데 걸리는 시간이 기존 IoT-서버 방식보다 더 낮아지는 것을 확인하였으며, 인터넷 내부 트래픽 폭증, 부하 증가 문제를 해결할 수 있음을 확인하였다. 또한 포그 노드의 기본 기능인 IoT 데이터 저장뿐만 아니라, 실시간 원격제어, 긴급 알림, 데이터 시각화의 기능을 본 논문의 포그 노드에 구현해 봄으로써 보다 지능적인 IoT 제어가 가능함을 보였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권2호
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• pp.155-157
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• 2024

Internet of Things (IoT) integrated with the Blockchain is the state of the art for keen cultivation and agriculture. Recently the interest in agribusiness information is enlarging owing to the fact of commercializing the smart farming technology. Agribusiness information are known to be untidy, and experts are worried about the legitimacy of information. The blockchain can be a potential answer for the expert's concern on the uncertainty of the agriculture data. This paper proposes an Agri-Banana plant system using Blockchain integrated with IoT. The system is designed by employing IoT sensors incorporated with Hyperledger fabric network, aims to provide farmers with secure storage for preserving the large amounts of IoT and agriculture data that cannot be tampered with. A banana smart contract is implemented between farmer peer and buyer peer of two different organizations under the Hyperledger fabric network setup aids in secure transaction of transferring banana from farmer to buyer.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.83-88
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• 2022

최근 정보통신기술의 발전에 따라 사물인터넷(이하 IoT) 관련 기술이 지속적으로 발전하고 있다. IoT 시스템은 다양한 센서들을 바탕으로 센서마다 고유한 데이터를 네트워크를 통해 주고 받는다. IoT 시스템에서 발생하는 데이터는 실시간으로 발생한다는 특징과, 그 양이 설치된 센서의 양과 비례한다는 점에서 연속적으로 수집되는 데이터들은 빅 데이터로 정의할 수 있다. 현재까지의 IoT 시스템은 중앙 집중 처리 방식을 통한 데이터 저장, 처리 및 연산을 적용하였다. 하지만, 구축 규모가 커지고 다량의 센서를 사용하는 경우 기존의 중앙 집중 처리 방식의 서버는 병목 현상으로 인한 부하가 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생하는 실시간 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 시스템의 고가용성을 목적으로 하는 데이터의 중요도 기반 알고리즘을 적용하기 위한 분산 처리 시스템에 대해 제안하였다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제24권1호
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• pp.69-77
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• 2021

The widely used low-cost design methodology for IoT devices is very popular. In such a networked device, memory is composed of flash memory, SRAM, DRAM, etc., and because it processes a large amount of data, memory design is an important factor for system performance. Therefore, each device selects optimized design factors such as function, performance and cost according to market demand. The design of a memory architecture available for low-cost IoT devices is very limited with the configuration of SRAM, flash memory, and DRAM. In order to process as much data as possible in the same space, an architecture that supports parallel processing units is usually provided. Such parallel architecture is a design method that provides high performance at low cost. However, it needs precise software techniques for instruction and data mapping on the parallel architecture. This paper proposes an instruction/data mapping method to support optimized parallel processing performance. The proposed method optimizes system performance by actively using hardware and software parallelism.